python中读取txt文件时split()函数的妙用

吉普

不知道大家有没有过需要从

1. txt

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文件中读取含有多行多列的数据的经历，当我们读入数据时，数据会以

1. string

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的形式被读入，然而如何进行数据类型转换就成了大的问题。
这里介绍一种最简单的方式和容易产生的错误使用方法。

txt测试文件中的数据如下

我们使用如下代码读取文件，使用

1. readlines()

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一次性将所有数据全部读取。

1. with open(r"C:\Users\15025\Desktop\debug1.txt", "r") as f:
   
2.     all_data = f.readlines()
   
3.     print(all_data)
   
4. # ['6.317438621610765E-05  6.123920173773844E-05  0.00010382572761752979\n', '0.00010819194873178063  8.848784016828921E-05  0.0002043378699454479\n', '9.79660835582763E-05  9.750829986943346E-05  0.00021506758227284687']

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我们不难发现这时我们的所有数据都被读入了同一行，但是内部有三个单引号括起来的部分，与我们测试数据中的三行吻合。
我们也可以看到，我们需要将这些数据分成单独的

1. string

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，然后我们就可以使用例如

1. float

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关键字对这些数据进行类型转换。
我们看到数据之间是通过空格来分开的。我们第一时间想到我们应该使用

1. .split(" ")

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方法以空格将数据分开。

我们尝试以下代码

1. with open(r"C:\Users\15025\Desktop\debug1.txt", "r") as f:
   
2.     all_data = f.readlines()
   
3.     all_data = all_data[0].split(" ")
   
4.     print(all_data)
   
5. # ['6.317438621610765E-05', '', '6.123920173773844E-05', '', '0.00010382572761752979\n']

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首先我们需要选取第一行，使用

1. all_data[0]

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，然后再使用

1. split(" ")

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函数分开它们。
我们成功达到了目的，但是我们同时引入了

1. ""

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空字符串项和末尾处

1. \n

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的隐患，很是棘手。
这么做我们就进入了误区。

正确地做法如下

1. with open(r"C:\Users\15025\Desktop\debug1.txt", "r") as f:
   
2.     all_data = f.readlines()
   
3.     all_data = all_data[0].split()
   
4.     print(all_data)
   
5. # ['6.317438621610765E-05', '6.123920173773844E-05', '0.00010382572761752979']

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我们使用

1. split()

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函数时不添加任何参数，这样就一次性去掉了

1. ""

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空字符串项和末尾处

1. \n

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的隐患还同时分开了各个字符串。
如果需要输出多行的结果，我们可以预先定义一个数组，用来存放我们的数据，完整代码如下：(以后所有的多行多列数据均可以如此读入)

方法一：将数据以二维列表形式读入

1. array2d = []
   
2. with open(r"C:\Users\15025\Desktop\debug1.txt", "r") as f:
   
3.     all_data = f.readlines()
   
4.     for i in range(len(all_data)):
   
5.         temp_list = []
   
6.         for element in all_data[i].split():
   
7.             temp_list.append(float(element))
   
8.         array2d.append(temp_list)
   
9. 
   
10. print(array2d)
    
11. #[[6.31743862e-05, 6.12392017e-05, 0.000103825728],
    
12. # [0.000108191949, 8.84878402e-05, 0.00020433787],
    
13. # [9.79660836e-05, 9.75082999e-05, 0.000215067582]]

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方法二：将数据以二维数组形式读入

1. import numpy as np
   
2. 
   
3. array = np.zeros((3, 3))
   
4. with open(r"C:\Users\15025\Desktop\debug1.txt", "r") as f:
   
5.     all_data = f.readlines()
   
6.     for i, line in enumerate(all_data):
   
7.         numbers = line.split()
   
8.         for j, element in enumerate(numbers):
   
9.             array[i, j] = float(element)
   
10. 
    
11. print(array)
    
12. # [[6.31743862e-05 6.12392017e-05 1.03825728e-04]
    
13. #  [1.08191949e-04 8.84878402e-05 2.04337870e-04]
    
14. #  [9.79660836e-05 9.75082999e-05 2.15067582e-04]]

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以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

来源:https://www.jb51.net/article/266615.htm
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